MS-Excel を用いた混合正規分布のパラメータ推定  [in Japanese] Estimation of Parameters in a Mixture of Normal Distributions from Length Frequency Composition and Growth Formula by MS-Excel  [in Japanese]

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Author(s)

    • 五利江 重昭 GORIE Shigeaki
    • 農林水産技術総合センター水産技術センター Fisheries Research Center, Hyogo Prefectural Institute for Agrioulture, Forestry and Fisheries

Abstract

MS-Excelのソルバーを用い, 最尤法および非線形最小二乗法により, 全長組成の相対度数分布を混合正規分布に分解して, 各年齢の混合比とAge-Length keyを推定するワークシートを作成した。計算例題として, 兵庫県の但馬沿岸域で漁獲されたヒラメの全長組成と, 成長式のパラメータ推定時に得られる情報を用い, 最尤法と最小二乗法でパラメータの推定結果を比較したところ, 両者に若干の差が見られた。しかし収束状況は, 最小二乗法の方が最尤法よりも安定しているので, ソルバーの制約条件を工夫し, 最小二乗法を用いて収束させるのが実用的であると思われた。ソルバーの制限条件をよく理解した上でこのワークシートを用いれば, 年齢別漁獲尾数の推定や, 放流効果の評価に役立つだろう。また他の対象種に合わせてワークシートを改良する雛形として使用できる。

The Solver program on MS-Excel's worksheet was applied for the estimation of parameters in a mixture of normal distributions and Age-Length key. In the present study, I used the length frequency composition and growth formula of Japanese flounder, <I>Paralichthys olivaceus</I>, caught in the coastal waters of Hyogo Prefecture located in the Sea of Japan as a sample, and estimated the mixture rate and Age-Length key with the non-linear least squares and maximum likelihood methods. The mixture rates estimated by the two methods were almost the same, but the non-linear least squares method was more stable in obtaining a solution than the maximum likelihood method. If the merits and demerits of MS-Excel's Solver are well understood by users, the worksheet is considered a suitable method for modification to estimate the parameters of other species.

Journal

  • Aquaculture Science

    Aquaculture Science 50(2), 243-249, 2002-06-20

    Japanese Society for Aquaculture Science

References:  16

Cited by:  6

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    10008750797
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN00124667
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    03714217
  • NDL Article ID
    6212646
  • NDL Source Classification
    ZR26(科学技術--農林水産--水産)
  • NDL Call No.
    Z18-761
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  J-STAGE  JASI 
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